종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화한다. 이진화된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 추출되어 결합된 개별 문자 및 숫자 코드들은 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식된다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식기법이 효율적임을 확인하였다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문은 팩시밀리를 위한 이진 영상 압축 표준인 JBIG2의 주요 구성모듈의 하나인 심벌 ID 코드 길이 부호화를 위한 런코드 부호기 IP를 하드웨어로 설계구현에 관한 것이다. VHDL코드 생성 및 하드웨어 합성을 위해서 ImpulseC Codeveloper와 Xilinx ISE/EDK 프로그램을 사용하였다. 합성된 하드웨어는 Xilinx사의 ML410 개발보드의 Virtex-4 FX60 FPGA에 다운로드하여 성능평가를 수행하였다. 합성된 하드웨어가 FPGA에서 차지하는 면적은 전체 slice의 13%를 차지하였다. 동작 검증을 위해 Active HDL 툴을 이용하여 각 IP에 대한 파형 검증을 수행한 결과 정상 동작함을 확인함으로써 하드웨어로의 구현에 적합성을 확인하였다. 아울러 ML410 개발보드 상에서 Microblaze CPU를 이용해 소프트웨어로만 수행한 경우와 동작 속도를 비교 한 결과, 구현된 하드웨어는 40배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 구현된 하드웨어와 연동된 소프트웨어 모듈로 표준 CCITT문서를 압축한 결과 정상적으로 동작함을 확인하였다.
본 논문은 고품질 텍스트 압축 기능을 지원하는 우수한 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 영상에서 텍스트 부분을 분리하여 압축을 수행함으로서 고품질의 텍스트 압축 기능을 지원한다. 시스템은 코드블록 단위로 적응 이진 산술부호화를 수행하여 48:1 이상의 높은 정지영상 압축률을 보여주고 있다. 코드블록은 비트평면을 구성하는 비트들을 서브블록 단위로 파악하여 산술부호에 적합한 코드블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 코드블록을 문맥을 기반으로 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 텍스트 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 텍스트 압축 기능과 높은 압축률은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이 코딩을 수행하여 압축률을 향상시킨다.
우리나라의 경우 지상에 설치된 고압 천연가스 배관과 건축물 간의 최소 이격거리는 가스기술기준(KGS code)에 의해 규제된다. 이 논문을 통해 이러한 최소 이격거리를 관련된 KGS 코드를 개정한 기술적 근거를 보여주고자 한다. 이격거리를 설정하는 접근 방법으로 합리적 사고 시나리오에 의한 피해기반 접근법을 적용하였는데 배관에 부착된 1인치 분기 라인이 파손되어 제트화재가 발생한 시나리오를 선정하였다. 여기서 공업지역에 종사하는 작업자에 대해 비공업지역에 있는 사람들보다 더 높은 허용가능 복사열 플럭스를 적용하였다. 그 이유는 공업지역에 종사하는 근로자는 일반 대중들 보다 더 짧은 시간 안에 비상 대피가 가능하기 때문이다. 이 사고 시나리오에 대한 피해영향 분석 결과로부터 지상에 설치된 고압 천연가스 배관과 건축물 간의 최소 이격거리로서 비공업지역에서는 30 m, 공업지역에서는 15 m로 KGS 코드 개정을 제안하였다. 코드 개정안은 KGS 코드 위원회(가스기술기준위원회)에 채택되어 현재 시행 중이다.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
최근 API Call 정보를 기반으로 안드로이드 악성코드를 탐지 및 분류하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 API Call 기반의 악성코드 분류는 방대한 데이터 양과 높은 차원 특성으로 인해 악성코드 분석과 학습 모델 구축 과정에서 과도한 시간과 자원이 소모된다는 심각한 제한사항을 가진다. 이에 본 연구에서는 방대한 API Call 정보를 포함하고 있는 CICAndMal2020 데이터세트를 대상으로 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석)를 사용하여 차원을 대폭 축소시킨 후 LightGBM, Random Forest, k-Nearest Neighbors 등의 다양한 분류 기법 모델을 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과 PCA가 원본 데이터의 특성을 유지하면서 데이터 특성의 차원은 획기적으로 감소시키고 우수한 악성코드 분류 성능을 달성함을 확인하였다. 이진분류 및 다중분류 모두 데이터 특성을 전체 크기의 1% 수준 이하로 줄이더라도 이전 연구 결과보다 높은 수준의 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 8비트 전류 구동형 DAC를 설계하여 뉴런 신호를 자극하기 위한 전류자극기로 활용하였다. 제안하는 회로는 10KS/s의 샘플링 주파수와 3.3V의 구동전압을 가지며, 0.35um Magna Chip CMOS 공정을 이용하여 설계하였고 Full-Custom 방식의 레이아웃을 수행하였다. 글리치 잡음을 줄이고 해상도를 높이기 위해 상위 3비트의 온도계 코드 디코더 입력과, 하위 5비트의 이진 입력의 혼합된 구조를 적용하였다. 이로 인해 글리치 에너지는 이진 입력으로만 구성된 DAC에 비해 $10nV{\bullet}sec$ 감소하였다. 또한 LSB전류가 $0.8{\mu}m$로 작기 때문에 저전력 전류 자극기로 활용될 수 있다. 제안된 전류 자극기는 MCU와 연결하여 바이패이즈 신호를 형성 할 수 있으며, 신호의 주기와 진폭을 MCU코드를 변경하며 조절할 수 있다. 측정결과 INL은 +0.56/-0.38 LSB이고 DNL은 +0.3/-0.4 LSB로서 우수한 선형성을 나타내었고 소모전력은 6.6mW로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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